Discover Awesome MCP Servers

Panda Odoo MCP Server

Enables seamless interaction with Odoo instances through the Model Context Protocol, supporting CRUD operations, custom method execution, and real-time updates. It offers versatile communication via stdio and HTTP protocols, including support for streaming and Server-Sent Events.

oracle-sqlplus-mcp

An MCP server that connects to Oracle databases using sqlplus, enabling SQL queries, schema exploration, and DDL/DML execution through natural language.

ProxmoxMCP-Plus

Enhanced MCP server for managing Proxmox virtualization platforms with complete VM lifecycle management, LXC container support, and OpenAPI integration. Enables natural language VM creation, power management, and comprehensive cluster monitoring through secure API access.

Redshift MCP Server

Enables connecting to Amazon Redshift and executing SQL queries with read-only safety checks.

Vibetest Use

Launches multiple Browser-Use agents to automatically test websites for UI bugs, broken links, accessibility issues, and other technical problems on both live and localhost sites.

WarpGBM MCP Service

Provides GPU-accelerated gradient boosting model training and inference through a cloud service. Enables AI agents to train models on NVIDIA A10G GPUs and get fast cached predictions with portable model artifacts.

CodeScope

A local-first MCP preflight system to help AI inspect Python repositories before generating code, enabling reuse, extend, or create decisions. Currently in early development with only foundational modules implemented.

mcp-swagger-schema

An MCP server that allows users to query and retrieve request and response JSON schemas directly from Swagger/OpenAPI specifications. It supports automatic reference resolution and path parameter matching to help AI models interact with API interfaces.

API Ninjas MCP

Wraps the API Ninjas multi-endpoint data API, enabling AI agents to access a wide range of data sources through natural language queries.

Modular Search MCP

A VS Code extension that integrates DuckDuckGo web search capabilities with GitHub Copilot Chat through a Model Context Protocol server.

Brave Search MCP Server

An MCP implementation that integrates the Brave Search API, providing comprehensive search capabilities including web, local business, image, video, news searches, and AI-powered summarization.

Stream MCP Server

An MCP server for Evertrust Stream, a PKI platform, allowing LLM clients to manage certificate authorities, issue/revoke X.509 and SSH certificates, and operate PKI infrastructure through natural language.

gqai

gqai

Redis MCP Server

Enables AI agents to manage and search data in Redis using natural language. Supports hashes, lists, sets, sorted sets, streams, JSON, and vector search.

projectlibre-mcp

Read-only MCP server for ProjectLibre .pod files that enables finding project files, summarizing Gantt charts, inspecting tasks, and analyzing schedules without opening ProjectLibre.

zipnavi MCP Server

Provides home renovation guidance including building info, recent deals, permit procedures, checklists, and contractor verification based on address, powered by Korean public data.

muffed-mcp

Provides verified NFL stats (2016–2025) and Sleeper league context through an MCP server, with tools for querying metrics, comparing entities, verifying claims, and accessing league data.

Water Bar Email MCP Server

Enables sending branded wellness booking confirmation emails through Resend integration. Supports multiple email flows including AOI experience bookings with AI-suggested drink pairings and timeline layouts.

keel-core

Local-first personal cognitive engine that provides MCP tools for managing relationships, conversations, agenda, and memory, powered by Ollama.

MCP Server MySQL

Enables LLMs to interact with MySQL databases through standardized protocol, supporting database management, table operations, data queries, and modifications with configurable permission controls.

CaptureMind

Turn Claude Desktop conversations into visual mind maps via MCP. Highlights blockers to surface where you're stuck.

PulseAgent

An interrupt-aware MCP sidecar for long-running coding agents that detects changes in user guidance, constraints, or plans, enabling agents to pause, replan, and acknowledge updates before continuing.

aperion-shield

Local guardrail proxy for AI coding agents. Wraps any MCP server (stdio or HTTP/SSE) and blocks destructive tool calls before they execute, with TOFU catalog pinning against rug pulls and tool-poisoning/result-injection scanning. Single Rust binary, Apache-2.0.

oh-my-cassette

Chat raw clips into a finished cut. Ingest local media, then drive a persistent multi-turn editing thread on the Cassette agent.

DA Live Admin MCP Server

Enables LLM assistants to manage Document Authoring (DA) repositories through the DA Live Admin API, supporting operations like listing, creating, updating, and deleting source files, managing configurations, and looking up media and fragment references.

reddit-mcp-mod

Enables Reddit moderation through tool-based access: reading, posting, mod queue management, user management, and report handling.

EODHD MCP Server

Enables access to financial market data including EOD, intraday, fundamentals, news, and more via 75 read-only MCP tools.

RHACS MCP Server

MCP server for the Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes API, providing LLM access to all 69 API services and 361 endpoints through six meta-tools for discovery, inspection, and direct API calls.

sales-db

Enables natural language querying of a sales SQLite database. Provides read-only SQL execution and database statistics tools, allowing AI to answer sales questions using everyday Japanese.

MCPLab

Berikut adalah contoh, kode, desain, dan tutorial tentang server-klien MCP (Model Context Protocol): Karena "MCP (Model Context Protocol)" bukanlah protokol yang umum dikenal atau standar, saya akan berasumsi bahwa ini adalah protokol khusus yang Anda maksud. Oleh karena itu, saya akan memberikan contoh umum tentang bagaimana membangun sistem server-klien dengan protokol khusus, dan bagaimana Anda dapat menyesuaikannya untuk kebutuhan "Model Context Protocol" Anda. **Konsep Dasar Server-Klien dengan Protokol Khusus** 1. **Definisi Protokol:** Tentukan format pesan yang akan dikirim dan diterima antara server dan klien. Ini termasuk: * **Header:** Informasi tentang pesan (misalnya, jenis pesan, panjang pesan). * **Payload:** Data aktual yang dikirim (misalnya, data model, perintah). 2. **Server:** * Mendengarkan koneksi dari klien. * Menerima pesan dari klien. * Memproses pesan. * Mengirim respons ke klien. 3. **Klien:** * Menghubungkan ke server. * Mengirim pesan ke server. * Menerima respons dari server. * Memproses respons. **Contoh Sederhana (Python)** Contoh ini menggunakan socket untuk komunikasi. **Server (server.py):** ```python import socket import threading HOST = '127.0.0.1' # Alamat IP server PORT = 65432 # Port yang digunakan server def handle_client(conn, addr): print(f"Terhubung oleh {addr}") while True: data = conn.recv(1024) # Menerima data hingga 1024 byte if not data: break # Proses data yang diterima (contoh: echo) decoded_data = data.decode('utf-8') print(f"Menerima: {decoded_data}") conn.sendall(data) # Mengirim data kembali ke klien conn.close() print(f"Koneksi dengan {addr} ditutup") with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.bind((HOST, PORT)) s.listen() print(f"Server mendengarkan di {HOST}:{PORT}") while True: conn, addr = s.accept() thread = threading.Thread(target=handle_client, args=(conn, addr)) thread.start() ``` **Klien (client.py):** ```python import socket HOST = '127.0.0.1' # Alamat IP server PORT = 65432 # Port yang digunakan server with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s: s.connect((HOST, PORT)) message = "Halo, Server!" s.sendall(message.encode('utf-8')) data = s.recv(1024) print(f"Menerima: {data.decode('utf-8')}") ``` **Penjelasan:** * **`socket`:** Modul untuk komunikasi jaringan. * **`HOST` dan `PORT`:** Alamat dan port server. * **Server:** * Membuat socket, mengikatnya ke alamat dan port, dan mulai mendengarkan koneksi. * Menerima koneksi baru dalam loop tak terbatas. * Membuat thread baru untuk menangani setiap koneksi klien. * Fungsi `handle_client` menerima data dari klien, mencetaknya, dan mengirimkannya kembali (echo). * **Klien:** * Membuat socket dan terhubung ke server. * Mengirim pesan ke server. * Menerima respons dari server. * Mencetak respons. **Menyesuaikan untuk "Model Context Protocol" (MCP)** Untuk menyesuaikan contoh ini untuk MCP, Anda perlu mendefinisikan format pesan MCP Anda. Berikut adalah beberapa pertimbangan: * **Jenis Pesan:** Tentukan jenis pesan yang akan dikirim (misalnya, `UPDATE_MODEL`, `REQUEST_DATA`, `ERROR`). * **Format Data:** Tentukan format data yang akan dikirim (misalnya, JSON, Protocol Buffers, format biner khusus). * **Header:** Sertakan header dalam pesan Anda yang berisi informasi seperti jenis pesan, panjang data, dan ID transaksi. **Contoh dengan Header dan Jenis Pesan (Konseptual):** Misalkan format pesan MCP Anda adalah: ``` [Jenis Pesan (1 byte)][Panjang Data (4 byte)][Data] ``` * `Jenis Pesan`: `0x01` untuk `UPDATE_MODEL`, `0x02` untuk `REQUEST_DATA`, dll. * `Panjang Data`: Panjang data dalam byte. * `Data`: Data aktual (misalnya, model yang diperbarui, permintaan data). **Contoh Kode (Server - Potongan):** ```python def handle_client(conn, addr): while True: # Menerima header (5 byte: 1 byte jenis pesan + 4 byte panjang data) header = conn.recv(5) if not header: break message_type = header[0] data_length = int.from_bytes(header[1:5], byteorder='big') # Menerima data data = conn.recv(data_length) # Proses pesan berdasarkan jenis pesan if message_type == 0x01: # UPDATE_MODEL # Proses data model print(f"Menerima UPDATE_MODEL: {data.decode('utf-8')}") # ... elif message_type == 0x02: # REQUEST_DATA # Proses permintaan data print(f"Menerima REQUEST_DATA") # ... # Kirim respons response_data = "Data yang diminta".encode('utf-8') response_length = len(response_data) response_header = bytes([0x03]) + response_length.to_bytes(4, byteorder='big') # 0x03 untuk RESPONSE_DATA conn.sendall(response_header + response_data) else: print(f"Jenis pesan tidak dikenal: {message_type}") conn.close() ``` **Contoh Kode (Klien - Potongan):** ```python # Mengirim UPDATE_MODEL message_type = 0x01 model_data = "Data model baru".encode('utf-8') data_length = len(model_data) header = bytes([message_type]) + data_length.to_bytes(4, byteorder='big') s.sendall(header + model_data) # Mengirim REQUEST_DATA message_type = 0x02 data_length = 0 # Tidak ada data untuk REQUEST_DATA header = bytes([message_type]) + data_length.to_bytes(4, byteorder='big') s.sendall(header) # Menerima respons header = s.recv(5) message_type = header[0] data_length = int.from_bytes(header[1:5], byteorder='big') data = s.recv(data_length) print(f"Menerima respons: {data.decode('utf-8')}") ``` **Desain Arsitektur** * **Lapisan Presentasi (Klien):** Menangani interaksi pengguna dan menampilkan data. * **Lapisan Aplikasi (Klien & Server):** Menangani logika bisnis dan implementasi protokol MCP. * **Lapisan Data (Server):** Mengelola penyimpanan dan pengambilan data model. * **Lapisan Jaringan (Klien & Server):** Menangani komunikasi jaringan menggunakan socket atau library jaringan lainnya. **Tutorial dan Sumber Daya Tambahan** * **Dokumentasi Socket Python:** [https://docs.python.org/3/library/socket.html](https://docs.python.org/3/library/socket.html) * **Tutorial Socket Programming:** Cari tutorial online tentang "Python socket programming" atau "network programming in Python". * **Protocol Buffers (Jika Anda memilih untuk menggunakannya):** [https://developers.google.com/protocol-buffers](https://developers.google.com/protocol-buffers) * **ZeroMQ (Alternatif untuk Socket):** [https://zeromq.org/](https://zeromq.org/) **Penting:** * **Keamanan:** Jika Anda mengirimkan data sensitif, pertimbangkan untuk menggunakan enkripsi (misalnya, TLS/SSL). * **Penanganan Kesalahan:** Implementasikan penanganan kesalahan yang kuat untuk menangani koneksi yang terputus, data yang rusak, dan kesalahan lainnya. * **Skalabilitas:** Jika Anda mengharapkan banyak klien, pertimbangkan untuk menggunakan arsitektur yang lebih skalabel (misalnya, menggunakan thread atau asynchronous I/O). * **Abstraksi:** Gunakan abstraksi yang tepat untuk memisahkan logika protokol MCP dari implementasi jaringan yang mendasarinya. Ini akan membuat kode Anda lebih mudah diuji dan dipelihara. Ingatlah bahwa ini hanyalah contoh dasar. Anda perlu menyesuaikannya agar sesuai dengan kebutuhan spesifik "Model Context Protocol" Anda. Semakin detail Anda dalam mendefinisikan protokol Anda, semakin mudah untuk mengimplementasikannya. Good luck!